Eine Zahl in einem Nachhaltigkeitsbericht ist fast nie eine Zahl aus einer Quelle. Sie ist meist das Ergebnis von Addieren, Mitteln, Wichten oder Umverteilen über Standorte, Perioden oder Einheiten. Dieser Schritt heißt Aggregation, und von allen Bearbeitungen zwischen Quelle und Bericht ist dies oft die am wenigsten sichtbare. Eine Formel in einer Tabelle addiert zwölf Monatszahlen zu einer Jahreszahl, oder ein Rechenblatt mittelt Emissionsfaktoren über mehrere Lieferanten. Niemand schreibt dabei auf, welche Annahme darin steckt.
Zwischen der Rohmessung und der veröffentlichten Zahl liegen mehrere Schritte. Zunächst werden Daten aus Systemen oder Tabellen gesammelt, dann in eine gemeinsame Einheit umgerechnet, anschließend zu einem Niveau zusammengeführt, das in den Bericht passt — Unternehmensteil, Land oder Gesamtsumme. Jeder Schritt kann eine Entscheidung enthalten, die die Endzahl verändert: Zählen Sie eine Fusion ab dem Übernahmedatum oder für das gesamte Jahr mit, mitteln Sie gewichtet nach Umsatz oder nach Mitarbeiterzahl, runden Sie pro Quelle oder erst bei der Gesamtsumme. Welche Bearbeitungen genau zwischen Quelle und Bericht liegen, hängt von der Kennzahl und der Struktur der Organisation ab, und auf welche Bearbeitungen liegen zwischen Quelle und Bericht, wenn die Quelle mehrere Quellen hat, wird diese Liste länger, als die meisten Organisationen erwarten.
Aggregation ist eine Entscheidung, und Entscheidungen, die nicht festgehalten wurden, werden bei der nächsten Berichtsrunde erneut getroffen — oft von jemand anderem, mit einer anderen Annahme. Die Folge ist, dass eine Zahl aus dem Vorjahr nicht mehr auf dieselbe Logik zurückführbar ist und dass ein Controller oder Prüfer nicht feststellen kann, ob eine Veränderung der Zahl eine echte Veränderung ist oder eine Veränderung der Rechenmethode. Festhalten bedeutet hier nicht: einen Prozess in allgemeinen Begriffen beschreiben. Es bedeutet: bei jedem Berichtspunkt festhalten, welche Quellen einbezogen wurden, mit welcher Gewichtung, über welche Periode, und wer diese Entscheidung getroffen hat.
Aggregation wird oft mit Normalisierung verwechselt, aber es sind zwei getrennte Schritte. Normalisierung macht Daten vergleichbar — zum Beispiel durch Umrechnung verschiedener Energieeinheiten in einen einheitlichen Standard. Aggregation führt diese vergleichbaren Daten anschließend zu einem höheren Niveau zusammen. Ein Fehler in der Normalisierung wirkt sich in jeder darauffolgenden Aggregation aus, was bedeutet, dass die beiden Schritte getrennt kontrolliert werden müssen. Wie Sie das tun, steht auf wie halten Sie Normalisierung fest.
Die meisten Organisationen haben keine Rohdaten, die ordentlich aus einem System kommen. Ein Teil der Nachhaltigkeitsdaten steht in Rechnungen, ein Teil in einer Tabelle, die ein Energieversorger per E-Mail geschickt hat, ein Teil in einem Export aus einem ERP-System. Aggregation über diese Quellen hinweg bedeutet, dass Sie manuell feststellen müssen, welche Zeile zu welcher Periode gehört und welche Zeile doppelt gezählt wurde. Auf was ist Source-to-Report-Mapping, wenn die Quelle eine Tabelle ist steht, wie Sie diese Verknüpfung zwischen Rohquelle und Berichtspunkt abbilden, und auf wie halten Sie Aggregation fest, wenn die Quelle eine Tabelle ist steht konkret, wie Sie diesen Tabellenschritt dokumentieren, sodass die Aggregation selbst reproduzierbar wird, auch ohne die Person, die die Formel ursprünglich erstellt hat.
Aggregation festzuhalten erfordert keine Software. Es erfordert Disziplin: bei jedem Rechenschritt notieren, was hineinging, welche Regel angewendet wurde und was herauskam. Das kann in einem Register neben den bestehenden Tabellen erfolgen, bevor überhaupt ein System angeschafft wird. Wie das ohne Tooling aussieht, steht auf wie erstellen Sie Lineage ohne Tool. Wer diesen Schritt überspringt und direkt ein Softwarepaket für die Berichterstattung anschafft, legt eine ordentlichere Schicht über dieselbe unklare Aggregation — der Bericht wirkt besser, aber die Frage, ob die Zahl stimmt, bleibt unbeantwortet.
Eine nicht festgehaltene Aggregationsregel ist auch ein fehlender Kontrollpunkt. Bei einer externen Prüfung oder einer internen Überprüfung muss jemand nachweisen können, warum eine Zahl so zusammengesetzt wurde, wie sie zusammengesetzt wurde, nicht nur, dass die Zahl mit dem Taschenrechner übereinstimmt. Dieser Unterschied — zwischen einer Zahl, die stimmt, und einer Zahl, die zu verantworten ist — ist genau das, wofür ein Audit-Trail gedacht ist, und warum dieser mehr umfasst als ein einfaches Änderungsprotokoll, wie erläutert auf warum ein Audit-Trail mehr ist als ein Logbuch.
Sobald Aggregationsregeln einmal festgehalten sind — welche Quellen, welche Gewichtung, welche Periode, wer die Entscheidung getroffen hat — entsteht eine Grundlage, um zu bestimmen, welcher Teil dieser Arbeit wiederholbar und damit für die Übertragung an ein System geeignet ist. Das ist eine andere Frage als die, ob die Regeln stimmen; es ist die Frage, wie viel von der Anwendung dieser Regeln noch Handarbeit bleiben muss. Der Werkscan von FTE TO AI berechnet pro Aufgabe, welcher Anteil der Arbeit von KI übernommen werden kann, und Aggregation — mit ihren festen Schritten aus Addieren, Wichten und Zusammenführen — ist genau die Art von Aufgabe, bei der dieses Ergebnis oft überraschend ist.
Der Data Readiness Scan von csrdready.net befindet sich in Entwicklung. Wer jetzt schon Ordnung in das Datenpunktregister und die zugehörigen Aggregationsregeln bringen möchte, kann sich für die Warteliste anmelden und wird informiert, sobald der Scan verfügbar ist.
Vraag maar waar een datapunt vandaan komt. Dat is meestal de hele vraag.
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